package liuyao.webutils.utils;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.RenderedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

/**
 * @author weijianxing
 * @description: TODO
 * @date 2020/11/26 9:28
 */
public class ImageOptimizationUtil {

    // 阈值0-255
    public static int YZ = 200;
    static final int WHITE = new Color(255, 255, 255).getRGB();
    static final int BLACK = new Color(0, 0, 0).getRGB();


    /**
     * 图像二值化处理
     *
     * @param filePath 要处理的图片路径
     * @param fileOutputPath 处理后的图片输出路径
     */
    public static void binarization(String filePath, String fileOutputPath) throws IOException {
        File file = new File(filePath);
        BufferedImage bi = ImageIO.read(file);
        RenderedImage bufferedImage = binarization(bi);
        ImageIO.write(bufferedImage, "jpg", new File(fileOutputPath));
    }

    /**
     * 图像二值化处理
     * @param src
     * @return
     */
    public static BufferedImage binarization(BufferedImage src) {
        // 获取当前图片的高,宽,ARGB
        int h = src.getHeight();
        int w = src.getWidth();
        int arr[][] = new int[w][h];

        // 获取图片每一像素点的灰度值
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                // getRGB()返回默认的RGB颜色模型(十进制)
                // 该点的灰度值
                arr[i][j] = getImageGray(src.getRGB(i, j));
            }
        }
        BufferedImage target = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);
        // 和预先设置的阈值大小进行比较，大的就显示为255即白色，小的就显示为0即黑色
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                if (getGray(arr, i, j, w, h) > YZ) {
                    target.setRGB(i, j, WHITE);
                } else {
                    target.setRGB(i, j, BLACK);
                }
            }
        }
        return target;
    }

    /**
     * 图像的灰度处理
     * 利用浮点算法：Gray = R*0.3 + G*0.59 + B*0.11;
     *
     * @param rgb 该点的RGB值
     * @return 返回处理后的灰度值
     */
    private static int getImageGray(int rgb) {
        // 将十进制的颜色值转为十六进制
        String argb = Integer.toHexString(rgb);
        // argb分别代表透明,红,绿,蓝 分别占16进制2位
        int r = Integer.parseInt(argb.substring(2, 4), 16);
        int g = Integer.parseInt(argb.substring(4, 6), 16);
        int b = Integer.parseInt(argb.substring(6, 8), 16);
        int gray = (int) (r*0.28 + g*0.95 + b*0.11);
        return gray;
    }

    /**
     * 自己加周围8个灰度值再除以9，算出其相对灰度值
     *
     * @param gray
     * @param x 要计算灰度的点的横坐标
     * @param y 要计算灰度的点的纵坐标
     * @param w 图像的宽度
     * @param h 图像的高度
     * @return
     */
    public static int getGray(int gray[][], int x, int y, int w, int h) {
        int rs = gray[x][y] + (x == 0 ? 255 : gray[x - 1][y]) + (x == 0 || y == 0 ? 255 : gray[x - 1][y - 1])
                + (x == 0 || y == h - 1 ? 255 : gray[x - 1][y + 1]) + (y == 0 ? 255 : gray[x][y - 1])
                + (y == h - 1 ? 255 : gray[x][y + 1]) + (x == w - 1 ? 255 : gray[x + 1][y])
                + (x == w - 1 || y == 0 ? 255 : gray[x + 1][y - 1])
                + (x == w - 1 || y == h - 1 ? 255 : gray[x + 1][y + 1]);
        return rs / 9;
    }

    /**
     * 二值化后的图像的开运算：先腐蚀再膨胀（用于去除图像的小黑点）
     *
     * @param filePath 要处理的图片路径
     * @param fileOutputPath 处理后的图片输出路径
     * @throws IOException
     */
    public static void opening(String filePath, String fileOutputPath) throws IOException {
        File file = new File(filePath);
        BufferedImage bi = ImageIO.read(file);
        // 获取当前图片的高,宽,ARGB
        int h = bi.getHeight();
        int w = bi.getWidth();
        int arr[][] = new int[w][h];
        // 获取图片每一像素点的灰度值
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                // getRGB()返回默认的RGB颜色模型(十进制)
                arr[i][j] = getImageGray(bi.getRGB(i, j));// 该点的灰度值
            }
        }

        int black = new Color(0, 0, 0).getRGB();
        int white = new Color(255, 255, 255).getRGB();
        BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);
        // 临时存储腐蚀后的各个点的亮度
        int temp[][] = new int[w][h];
        // 1.先进行腐蚀操作
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                /*
                 * 为0表示改点和周围8个点都是黑，则该点腐蚀操作后为黑
                 * 由于公司图片态模糊，完全达到9个点全为黑的点太少，最后效果很差，故改为了小于30
                 * （写30的原因是，当只有一个点为白，即总共255，调用getGray方法后得到255/9 = 28）
                 */
                if (getGray(arr, i, j, w, h) < 30) {
                    temp[i][j] = 0;
                } else{
                    temp[i][j] = 255;
                }
            }
        }

        // 2.再进行膨胀操作
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                bufferedImage.setRGB(i, j, white);
            }
        }
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                // 为0表示改点和周围8个点都是黑，则该点腐蚀操作后为黑
                if (temp[i][j] == 0) {
                    bufferedImage.setRGB(i, j, black);
                    if(i > 0) {
                        bufferedImage.setRGB(i-1, j, black);
                    }
                    if (j > 0) {
                        bufferedImage.setRGB(i, j-1, black);
                    }
                    if (i > 0 && j > 0) {
                        bufferedImage.setRGB(i-1, j-1, black);
                    }
                    if (j < h-1) {
                        bufferedImage.setRGB(i, j+1, black);
                    }
                    if (i < w-1) {
                        bufferedImage.setRGB(i+1, j, black);
                    }
                    if (i < w-1 && j > 0) {
                        bufferedImage.setRGB(i+1, j-1, black);
                    }
                    if (i < w-1 && j < h-1) {
                        bufferedImage.setRGB(i+1, j+1, black);
                    }
                    if (i > 0 && j < h-1) {
                        bufferedImage.setRGB(i-1, j+1, black);
                    }
                }
            }
        }

        ImageIO.write(bufferedImage, "jpg", new File(fileOutputPath));
        // ImageIO.write(bufferedImage, "jpeg", new File(fileOutputPath));
    }

    public static void main(String[] args) {
        String fullPath="code.jpeg";
        String newPath="code2.jpeg";
        try {
            ImageOptimizationUtil.binarization(fullPath,newPath);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
